GAN为什么不适合文本任务？_gan判别器输入文字为什么会有问题

只有在数据连续的情况下，你才可以略微改变合成的数据，而如果数据是离散的，绝对不可以改变合成数据，一点都不可以。

例如，如果你输出了一张图片，其像素值是1.0，那么接下来你可以将这个值改为1.0001。如果你输出了一个单词“penguin”，那么接下来就不能将其改变为“penguin + .001”，因为没有“penguin +.001”这个单词。如果想改的话，你必须将“penguin”变为“ostrich”或其他。因为所有的自然语言处理（NLP）的基础都是离散值，如“单词”、“字母”或者“音节”，没有人真正知道怎样才能在 NLP 中应用 GANs

主要在于文本数据是离散数据，而GAN在应用于离散数据时存在以下几个问题：

• GAN的生成器梯度来源于判别器对于正负样本的判别。然而，对于文本生成问题，RNN输出的是一个概率序列，然后取argmax。这会导致生成器Loss不可导。还可以站在另一个角度理解，由于是argmax，所以参数更新一点点并不会改变argmax的结果，这也使得GAN不适合离散数据。

• GAN只能评估整个序列的loss，但是无法评估半句话，或者是当前生成单词对后续结果好坏的影响。

• 如果不加argmax，那么由于生成器生成的都是浮点数值，而ground truth都是one-hot encoding，那么判别器只要判别生成的结果是不是0/1序列组成的就可以了。这容易导致训练崩溃。

reference:

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54599143